Мозг решает примеры до того, как услышит все числа
Люди часто решают простые арифметические задачи — сложение, вычитание, умножение или деление — в уме. Однако точные мыслительные процессы, которые они используют для этого, до конца не ясны. Исследователи из Университета Бордо и Католического университета Лувена попытались лучше понять, как человек решает простую математику в уме, отслеживая размер зрачков. Их выводы, опубликованные в журнале Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, показывают, что мозг начинает решать эти задачи ещё до получения всей информации и полагается на байесовский вывод — подход к принятию решений в условиях различной неопределённости, который объединяет предварительные убеждения с новой информацией.
Размер зрачка как окно в мыслительные процессы
Основная цель недавнего исследования Зенона и его коллег состояла в том, чтобы проверить возможность того, что байесовский вывод — основа, которая эффективно объясняет различные аспекты человеческого восприятия, моторного обучения и принятия решений, — также применима к устному счёту. Это означало бы, что мозг не просто механически выполняет вычисления, а начинает с правдоподобных гипотез и постепенно сужает их, чтобы получить окончательный ответ.
Ключевая гипотеза заключалась в том, что когда человек решает задачу на сложение, он не ждёт пассивно все числа, прежде чем начать вычислять. Как только он слышит первое число, мозг начинает обновлять своего рода внутреннюю карту вероятностей возможных ответов, отбрасывая нереалистичные результаты. Чем более информативно первое число, тем больше этот «прирост информации» и тем больше умственной работы мозг выполняет на этом раннем этапе.
Чтобы проверить эту гипотезу, исследователи провели серию экспериментов с участием взрослых добровольцев. Участники слушали два числа, последовательно называемых в аудиозаписи, и складывали их в уме. Пока они выполняли сложение, команда отслеживала размер их зрачков с помощью метода, известного как пупиллометрия. Зрачок является удивительно чувствительным индикатором умственных усилий. Он расширяется, когда мозг работает усерднее или обрабатывает больше информации. Предыдущие теоретические работы связывали его конкретно с величиной прироста информации.
Три эксперимента
Зенон和他的 коллеги провели три эксперимента, в которых участники слушали два числа через наушники. Три эксперимента были тщательно разработаны, чтобы проверить три возможных объяснения того, как люди решают простые примеры на сложение в уме.
В первом эксперименте первое число иногда было двузначным (высокоинформативным, значительно сужающим диапазон возможных ответов), а иногда однозначным (менее информативным). Во втором эксперименте первое число оставалось одинаковым во всех условиях, но варьировалось количество возможных значений, которые могло принимать второе число. Таким образом, информативная ценность первого числа менялась без каких-либо различий в том, как оно звучало или сколько времени занимало его произнесение. В третьем эксперименте эта логика была расширена до четырёх уровней информативности.
Наблюдения исследователей совпадали во всех трёх экспериментах. Зрачки участников расширялись больше, когда первое число, которое им предъявляли, несло больше информации, или, другими словами, когда оно давало больше подсказок о вероятном решении задачи. Это происходило ещё до того, как участники слышали второе число, показывая, что мозг уже обновлял свои ожидания на этом раннем этапе. Участники, которые показывали большую реакцию зрачков на первое число, затем быстрее давали правильный ответ. Это показывает, что эта ранняя умственная работа, использующая только первое число, была очень полезна для упрощения задачи и получения более быстрого ответа, когда второе число становилось доступным.
Выводы и открытые вопросы
Результаты простых экспериментов, проведённых Зеноном и его коллегами, показывают, что при решении простых примеров на сложение в уме люди полагаются на байесовский вывод. Этот принцип рассуждения до сих пор был в основном связан с процессами низкоуровневого восприятия, но он также может играть роль в более абстрактных и культурно приобретённых навыках, включая математику.
Эта работа оспаривает распространённое предположение о том, что символическое познание работает по совершенно иным правилам. Кроме того, прирост информации может дать новый количественный способ характеристики арифметической трудности. Текущие меры трудности, такие как количество цифр или необходимость операции переноса, являются неполными. Прирост информации предложил бы непрерывную, теоретически обоснованную альтернативу.
Несколько важных вопросов остаются без ответа. В рамках будущих исследований авторы планируют расширить эту основу за пределы сложения на вычитание, умножение и более сложные многоэтапные задачи. Они особенно заинтересованы в изучении применения байесовского подхода к классическим находкам в области численного познания, таким как эффект размера задачи, эффект переноса или эффект расстояния.
